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目前預防疾病模式僅能預測最近幾年內(nèi)健康狀況或患病風險。然而，當一個人65歲退休后，可能面臨今后30-40年的壽命年，如何預測健康壽命年？隨著年齡的增長，罹患致命性疾病的概率是多少？AI模式開始進入了健康長壽預測領(lǐng)域。值得關(guān)注。

閱讀文摘

歐洲分子生物學實驗室、德國癌癥研究中心和哥本哈根大學聯(lián)合開發(fā)一種生成式AI模型，希望重新定義健康預測的可能性——預測個人的長壽健康年。

研究人員基于英國生物樣本庫40萬名參與者的匿名醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)進行訓練，并在丹麥190萬名患者醫(yī)療數(shù)據(jù)上測試，最終可評估未來20年內(nèi)超過1000種疾病的發(fā)生概率，并模擬一個人的長期健康軌跡。

這款名為“Delphi-2M”模型以自然語言處理中的“生成式AI”原理，解析醫(yī)學診斷和生活方式等順序規(guī)律，像語言預測句子下一個詞一樣預測疾病和可能的并發(fā)癥路徑。

Delphi-2M可以對癌癥、心臟病等慢性疾病進行長期風險概率預測，其性能與專業(yè)單病種模型相當，并能顯著拓展到多病共存和病程推演。對于公共衛(wèi)生政策制定和臨床防控具有現(xiàn)實參考價值。

預測模型每一次輸出，類似天氣預報，給出某事件未來幾年內(nèi)發(fā)生的概率，而非明確結(jié)果。例如在60-65歲人群中，年度心臟病發(fā)作風險可因既往病史、行為習慣而從萬分之四到百分之一概率不等。

值得注意的是，AI模型參考樣本多來自歐美成人，兒童及青少年數(shù)據(jù)有限，預測結(jié)果仍有普適性局限。不過，這一AI預測模型展示了GPT-AI為健康風險建模和預防醫(yī)學帶來的新機遇——實現(xiàn)更早期的干預和資源優(yōu)化分配。

未來，若結(jié)合更廣泛的人群數(shù)據(jù)、分子組學和數(shù)字健康可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)信息，類似技術(shù)有望成為預防醫(yī)學基礎(chǔ)設(shè)施，以及長壽診所的重要組成部分，助力“防病因風險”戰(zhàn)略在實際健康長壽管理和長壽科技領(lǐng)域的具體落地。

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